+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Sprawdź moje modele SDXL:
Model stylizowany: RAYBURN
Model realistyczny: RAYMNANTS
Model malarski: RAYCTIFIER
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
EDYCJA: dzięki użytkownikowi @sheerazrazak90434 oraz awskr na Hugging Face,
możesz teraz znaleźć wersję v3 AIO skonwertowaną dla Draw Things tutaj na Hugging.
Wielkie podziękowania dla obu!
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+

Przedstawiam RAYFLUX v3 AIO

AIO to następna generacja w mojej linii RAYFLUX, gdzie Photoplus był technicznie wersją v2.
Przywraca nieco kreatywności z v1 do Photoplus i jest teraz w pełni zintegrowany z T5, Clip i VAE, co oznacza, że możesz go ładować i używać jak normalny checkpoint w Comfy.

Mam nadzieję, że się spodoba,

R.

CO GO WYRÓŻNIA?

AIO to nowe podejście do modelu, który dobrze radzi sobie z fotografią, ale również sprawdza się w kreatywnych i ogólnych, nie-fotograficznych tematach. Jest to połączenie zestawów danych z v1 i Photoplus, z dodatkowymi LoRA i ręcznym dostosowaniem wag bloków. Ponownie przekształciłem model do FP16, ale zastosowałem optymalizacje, aby utrzymać pełny model bazowy, który zawiera VAE, T5XXL-FP16 oraz ViT-L-14-BEST-smooth-GmP-TE-only-HF-format od Zeroint już wbudowane, przy jednoczesnym utrzymaniu rozsądnego rozmiaru. Model ma swoje osobliwości, ale reaguje lepiej niż Photoplus w wielu tematach, więc postanowiłem go udostępnić.

W skrócie: AIO dobrze radzi sobie praktycznie z każdym tematem, zachowując lekko ziarnisty, fotograficzny styl Photoplus, ale bardziej kreatywny.

PRZYKŁADY

1. Uderzający portret z bliska w stylu haute couture kobiety osłoniętej czarnym nikabem na wyraźnym, głębokim czerwonym tle. Obraz jest dramatycznie oświetlony, podkreślając fakturę materiału i przenikliwe spojrzenie kobiety.
   

2. Żywy i szczegółowy zbliżony fotograf młodego gekona grzebieniowego siedzącego na ludzkim palcu, na tle rozmytego, miejskiego nocnego bokeh.
   

3. RAW fotografia 20-letniej kobiety, szczupłej, z gniewnym wyrazem na skalistej górskiej przełęczy, ograniczone do różowo-fioletowych tonów.
   

USTAWIENIA

AIO najlepiej działa z moim zdaniem specyficzną kombinacją dpm_adaptive z ddim_uniform. Wszystkie ustawienia z Photoplus czy v1 nadal działają, ale wyniki są bardziej kreatywne przy tej kombinacji.

• W przeciwieństwie do innych modeli RAYFLUX można dostosowywać max shift i base shift, dobry zakres to około 1.2-1.8 maksymalnego przesunięcia, a 0.5-1 minimalnego. Flux Guidance działa najlepiej przy niższych wartościach, 2-3 to najlepszy zakres.

• Przypomnienie, że RAYFLUXv1.0 używał Heun/beta, a Photoplus DPM_adaptive/beta.

• Jeśli chodzi o liczbę kroków, AIO działa świetnie przy 14-20 krokach.

• Warto zauważyć, że AIO dobrze sprawdza się też w rozdzielczościach 2MP! (zobacz kilka przykładów poniżej)
  

Zazwyczaj robię drugie przejście z SD upscale na 2 krokach z denoise 0.2-0.3. Zmieniam model do upscale w zależności od pożądanego stylu, np. 1x_ITF_SkinDiffDetail_lite dla ziarnistych portretów (świetnie działa też przy x2!), 4xUltrasharp dla ilustracji ogólnych, 4x_Foolhardy_Remacri dla miększego, czystszego cyfrowego stylu ilustracji. Prompt używany przy SD upscale jest ogólnie bardzo ważny, nie bój się go wykorzystywać, by kierować stylizacją (np. pisać 'grainy' dla większego ziarnistości, 'soft' dla miękkości, dodawać szczegóły o protagonistce itd.).

Oto prosty start z Rayflux AIO w Comfy. Kilka nodów, świetne efekty!

ZNANE PROBLEMY/IRODZAIWOŚCI

• Sutki, męskie lub żeńskie. W moim zbiorze danych wyraźnie brakuje nagości i ta wersja zbytnio tego nie poprawia. Jednak istnieje wiele LoRAs na ten temat, więc nie jest to bardzo poważne.

• Jest wolniejszy i bardziej zasobożerny w VRAM niż poprzednie wersje. Checkpoint waży 21GB (chociaż zawiera T5, Clip i VAE, więc ślad UNET wynosi około 16GB). Generowanie pojedynczego obrazu 2MP na 4090 zajmuje 50-60 sekund.

• Jest znacznie większa zmienność między seedami w wyniku moich modyfikacji w porównaniu do poprzednich dwóch modeli, co moim zdaniem jest pozytywne, ale sprawia, że trzeba nad nim trochę popracować, by go opanować.

• Zintegrowanie enkoderów rzeczywiście poprawiło reakcję modelu i łatwość użycia, ale trochę komplikuje kwantyzację GGUF, ponieważ zmieniam precyzję w blokach modelu bazowego (który zaczął jako FP8 i został ponownie przekonwertowany do FP16 przed dalszym treningiem). Użytkownik foggyghost0 w komentarzach zgłosił też problemy z precyzją enkodowania, więc proszę o cierpliwość, dopóki się tym zajmę.